当前全球科研领域面临两大核心挑战：一是如何高效利用海量文献数据，二是如何突破复杂实验流程带来的效率瓶颈。在传统科研模式下，研究人员往往要投入大量时间进行文献筛选和重复性实验操作，创新速度因此被拖慢。以材料科学为例，仅碳纳米管分散体系研究就可能需要筛查数万篇文献，实验成功率也长期处于较低水平。
科研范式的变化往往始于工具升级，最终落脚在体系重构；本次论坛集中展示的成果显示，科学研究正从单点智能走向全链条智能，从依赖个人经验转向更可计算、可复现、可协同的系统能力建设。把“知识—算法—仪器—实验”更紧密地连成闭环，既能直接提升效率，也是在原始创新上形成优势的关键路径。未来，谁能率先建立稳定、可复制的科研智能化基础设施，谁就更有可能在新一轮科技竞争中占据主动。